我有一列时间戳,需要将其转换为期间(“月”)。例如
1985-12-31 00:00:00 to 1985-12
熊猫具有.to_period函数,但仅适用于时间戳索引,不适用于列。因此,您只能有一个期间索引,而不能有一个期间列?
并且只有在时间戳是唯一索引的情况下它才起作用。也就是说,如果时间戳记是multIndex的一部分,则.to_period()函数也不起作用。
熊猫似乎认为人们将始终使用时间戳和句点作为索引,但不会使用单个列,显然情况并非如此。
反正我可以解决这个问题?或者如果不在Pandas中,可以用numpy完成吗?
谢谢!
我今天遇到了这个线程,在进一步挖掘发现Pandas
.15可以使用.dt提供更简单的选项之后,您可以避免创建索引并直接创建列的步骤。您可以使用以下命令获得相同的结果:
df[1] = df[0].dt.to_period('M')
问题内容: 如何将格式的人类可读时间转换为Unix时间戳(以 毫秒为单位) ?我发现了很多类似的问题,但是没有找到这个特定的问题/答案。 问题答案: 在Python 3中,这可以分两个步骤完成: 将时间字符串转换为对象 将对象的时间戳乘以1000,以将其转换为毫秒。 例如这样: 输出: 接受您的时间字符串和格式字符串作为输入。该TIMESTRING(第一个参数)指定 什么 你真的想转换为对象。格式
我有一个字段在熊猫DataFrame被导入为字符串格式。它应该是日期时间变量。如何将其转换为日期时间列,然后根据日期进行筛选。 示例: 数据帧名称:原始数据
问题内容: 考虑到python中的pandas数据帧具有名为integer类型的列,我可以使用以下指令将其转换为格式。 因此,该列现在具有以下条目:。 将字符串恢复为整数时间戳值(代表从过去的秒数)的命令是什么? 我检查了但找不到转换实用程序,因此无法使用它。 此转换有实用程序吗? 问题答案: 您可以使用类型转换为int并将其除以以获取unix纪元开始的秒数。
请考虑下表:对于每个代码,每一个状态都有一些值。 现在我想以这样的方式转置表,使成为列: 我不能让它工作,只转置那个特定的列。 在熊猫身上实现这一目标的好办法是什么?
我有以下布尔值表: 我想创建一个具有相同索引的新数据帧,但每行都有前一列的前三个 True 列名。 如果一行少于三个真值,则新数据帧将具有空值。
我试图使用pandas.to_datetime()将只包含小时、分钟和秒的日期列转换为日期时间形式。但是,它会自动添加年份和日期。我还尝试使用pandas.to_datetime(df["time"],format = % H:% M:% S ")dt . time,数据类型仍然是object。有没有什么方法可以变成不带年份和日期的datetime格式?